library(twitteR)
library(tidyverse)
library(tidytext)
library(lubridate)
library(magrittr)
library(xts)
library(dygraphs)
library(reshape2)
library(TTR)
library(imputeTS)
library(readxl)
library(janitor)
library(SnowballC)
library(tm)
library(syuzhet)
library(kableExtra)
library(plotly)
library(wordcloud)
library(RColorBrewer)

Se cargan las funciones.

source("funciones/GetData.R")
source("funciones/codigosCOVID.R")
source("funciones/CleanAndSelect.R")
source("funciones/customWC.R")
source("funciones/plotSentimientos.R")

Se crean las carpetas data y tablas para guardar los datos crudos y tidy, repectivamente.

if(!file.exists("data")){
  dir.create(("data"))
}

if(!file.exists("tidyTablas")){
  dir.create(("tidyTablas"))
}

Obteniendo datos de twitter

Descarga de Léxico Afinn

Para este análisis de sentimientos se utilizó una traducción del léxico Afinn; éste, es un conjunto de palabras con puntuación entre -4 y -1 si son percibidas de forma negativa y entre 1 y 4 si se perciben positivamente. El léxico se descargó [aquí] (https://raw.githubusercontent.com/jboscomendoza/rpubs/master/sentimientos_afinn/lexico_afinn.en.es.csv); aunque tiene sus limitaciones, cumple con uno de los propósitos de éste proyecto.

# Descarga el archivo
download.file("https://raw.githubusercontent.com/jboscomendoza/rpubs/master/sentimientos_afinn/lexico_afinn.en.es.csv", "data/lexico_afinn.en.es.csv")

Se lee el léxico afinn y se agrega la palabra COVID con puntuación negativa (-4).

afinn <- read.csv("data/lexico_afinn.en.es.csv", 
                  stringsAsFactors = F, 
                  fileEncoding = "latin1") %>%
  as_tibble()
# Se agrega COVID al conjunto afinn
palabras.covid <- data.frame("covid", -4, "covid")
colnames(palabras.covid) <- c("Palabra", "Puntuacion", "Word")
afinn <- rbind(afinn, palabras.covid)

Conexión a twitter y descarga de datos

Las claves: consumer_key (CK), consumer_secret (CS), access_token (AT) y access_secret (AS) se obtienen en https://apps.twitter.com/app.

#https://apps.twitter.com/app/9399375/keys

CK <- "consumer_key"
CS<- "consumer_secret"
AT<- "access_token"
AS<- "access_secret"

setup_twitter_oauth(CK, CS, AT, AS)

Selección de cuentas

Se crea un vector con los usuarios que se analizarán y la cantidad de tweets a descargar.

usuarios <-c("ClaudiaPavlovic", "lopezobrador_", "CelidaLopezc", 
             "HLGatell", "Enrique_Clausen")
num.tweets <- 1000

Limpieza de datos

Con la función GetData se obtienen los últimos estados publicados en twitter para la lista de usuarios.

# Descarga de datos
df.tweet <- GetData(usuarios, num.tweets)
# Guarda un archivo csv
write.csv(df.tweet, "data/df.tweet.csv")

Se limpian los datos con la función CleanAndSelect.

usuarios <- c("ClaudiaPavlovic", "lopezobrador_", "CelidaLopezc")
# Se leen los datos descargados
df.tweet <- read.csv("data/df.tweet.csv")
# limpieza de datos
df.tweet <- CleanAndSelect(df.tweet, vecUser = usuarios)

Limpieza y tokenización de los datos.

df.palabras <- df.tweet %>%
  # tokenización
  unnest_tokens(input = "text", output = "Palabra")%>%
  right_join(afinn, ., by = "Palabra") %>%
  # Las palabras se clasifican en positiva y negativa
  mutate(Tipo = ifelse(Puntuacion > 0, "Positiva", "Negativa"))

Cálculo de puntos por tweet

Para descartar algunas palabras en plural, si la última letra de la palabra es s, se elimina; además, se reemplaza la palabra enfermedades por enfermedad.

df.palabras$Palabra <- df.palabras$Palabra %>%
  str_replace_all("s$", "") %>%
  str_replace_all("enfermedades", "enfermedad")

Se crea un data frame donde se asignan los puntos de cada palabra, de cada tweet.

df.tweet <- df.palabras %>%
  group_by(id, Fecha, screenName) %>%
  summarise(Puntuacion.tweet = sum(Puntuacion, na.rm = TRUE)) %>%
  group_by(id) %>%
  left_join(df.tweet, ., by = "id") %>%
  select(id2 = id, Puntuacion.tweet) %>%
  cbind(df.tweet)

Top 10 de palabras

Se cuenta la frecuencia de cada palabra y se descartan sí y no.

# Cantidad de palabras y palabras únicas
df.palabras %>% 
  group_by(screenName) %>% 
  summarise(n = n(), distintas = n_distinct(Palabra)) %>%
  kbl() %>% 
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"))
screenName n distintas
CelidaLopezc 3422 1144
ClaudiaPavlovic 11051 1883
lopezobrador_ 2970 1106 
# se descartan las palabras sí y no
df.palabras <-
  df.palabras %>%
  filter(Palabra != "no") %>%
  filter(Palabra != "sí")
write.csv(df.palabras, "tidyTablas/df.palabras.csv")

Se grafica el top 10 de palabras.

map(c("Positiva", "Negativa"), plotSentimientos)
## [[1]]

## 
## [[2]]

Nube de palabras

Se muestran las 100 palabras más comunes por usuario.

Andrés Manuel López Obrador

customWC("lopezobrador_", df.palabras)

Claudia Pavlovich Arellano

customWC("ClaudiaPavlovic", df.palabras)

Célida López Cárdenas

customWC("CelidaLopezc", df.palabras)

Cálculo de puntos por palabra

df.tweet.date <- df.tweet %>%
  group_by(screenName, Fecha) %>%
  summarise(Media = mean(Puntuacion.tweet)) %>%
  dcast(Fecha ~ screenName)
write.csv(df.tweet.date, "tidyTablas/df.tweet.date.csv")

xts.tweet.date <- xts(df.tweet.date %>% 
                       select(-Fecha), 
                     order.by = df.tweet.date$Fecha)

dygraph(xts.tweet.date) %>%
  dyOptions(fillGraph=TRUE, pointShape = "ex")

Interpolando datos

# Interpolar datos
df.interpolado <- df.tweet.date %>%
  transmute(AMLO = na_interpolation(lopezobrador_),
         CPA = na_interpolation(ClaudiaPavlovic),
         CLC = na_interpolation(CelidaLopezc)) %>%
  cbind(Fecha = df.tweet.date$Fecha)

# Guardar como xts
xts.interpolado <- xts(df.interpolado %>% 
                       select(-Fecha), 
                     order.by = df.interpolado$Fecha)

dygraph(xts.interpolado) %>%
  dyOptions(fillGraph = TRUE, pointShape = "ex") %>%
  dyRangeSelector()

Suavizamiento por promedios móviles

nSMA <- 10

df.SMA <- df.interpolado %>%
  transmute(AMLO.SMA = SMA(AMLO, n = nSMA),
            CPA.SMA = SMA(CPA, n = nSMA),
            CLC.SMA = SMA(CLC, n = nSMA)) %>%
  cbind(Fecha = df.tweet.date$Fecha)

df.SMA %>%
  filter(Fecha >1) -> fecha.min
fecha.min <- fecha.min$Fecha

df.SMA <- df.SMA %>%
  filter(Fecha >= fecha.min)

xts.SMA <- xts(df.SMA %>% 
                 select(-Fecha),
               order.by = df.SMA$Fecha)

dygraph(xts.SMA) %>%
  dyOptions(fillGraph = TRUE, pointShape = "ex") %>%
  dyRangeSelector()

Obteniendo datos de COVID

Los datos de COVID-19 se tomaron de [datos abiertos] (https://datos.gob.mx/).

Lectura de datos COVID

Se descarga el archivo

# liga del archivo de covid
filename <- "http://datosabiertos.salud.gob.mx/gobmx/salud/datos_abiertos/datos_abiertos_covid19.zip"

# Descarga el archivo
download.file(filename, "data/datos_abiertos_covid.zip")

La lectura se puede llevar a cabo de dos formas:

  1. Descomprimir y leer
# Descomprime el archivo
df.covid0 <- unzip("data/datos_abiertos_covid.zip", exdir = "data") %>%
  read.csv() %>%
  clean_names()
  1. Leer desde carpeta data
df.covid0 <- read.csv("data/201214COVID19MEXICO.csv") %>%
  clean_names()

Se seleccionan las variables de interés de los casos confirmados.

df.covid <- df.covid0 %>%
  # Se seleccionan las variables de interés
  select(id_registro, fecha_ingreso, 
         entidad_res, municipio_res, clasificacion_final) %>%
  # Se seleccionan los casos confirmados
  filter(clasificacion_final <= 3) %>%
  # Se cambian valores numéricos por su descriptor
  codigosCOVID() 

# Formato fecha
df.covid$fecha_ingreso %<>% ymd()
  
df.covid <- df.covid %>%
  # Se crea variable auxiliar para contar confirmados en Sonora
  mutate(conf.sonora = ifelse(entidad_res == 26, 1, 0),
         conf.hmo = ifelse(municipio == "Hermosillo" & entidad_res == 26, 1, 0))

Se crea un data frame con los casos confirmados en el país, estado y municipio.

resumen.covid <- df.covid %>%
  mutate(Fecha = fecha_ingreso) %>%
  select(Fecha, conf.sonora, conf.hmo) %>%
  group_by(Fecha) %>%
  summarise(confirmados.Nacional = n(), 
            confirmados.Sonora = sum(conf.sonora),
            confirmados.Hermosillo = sum(conf.hmo))

Se combinan los data frame de twitter y de COVID-19.

df <- resumen.covid %>%
  left_join(df.tweet.date, by = "Fecha") %>%
  filter(Fecha >= min(df.tweet$Fecha))

# Guarda archivo
write.csv(df, "tidyTablas/df.csv")

COVID-19 + twitter

Resultados: Andrés Manuel

lm.AMLO <- lm(data = df, lopezobrador_ ~ confirmados.Nacional)
summary(lm.AMLO)
## 
## Call:
## lm(formula = lopezobrador_ ~ confirmados.Nacional, data = df)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -16.0999  -0.5621   0.0328   0.9540   8.1604 
## 
## Coefficients:
##                        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept)           0.5511454  0.6729883   0.819    0.415
## confirmados.Nacional -0.0000911  0.0001069  -0.852    0.396
## 
## Residual standard error: 2.835 on 104 degrees of freedom
##   (3 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared:  0.006929,   Adjusted R-squared:  -0.002619 
## F-statistic: 0.7257 on 1 and 104 DF,  p-value: 0.3962
fig <- plot_ly(data = df, 
               x = ~confirmados.Nacional, 
               y = ~lopezobrador_,
               marker = list(size = 10,
                             color = 'lightskyblue',
                             line = list(color = 'blue',
                                         width = 1)))
fig
## Warning: Ignoring 3 observations
## Warning: `arrange_()` is deprecated as of dplyr 0.7.0.
## Please use `arrange()` instead.
## See vignette('programming') for more help
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_warnings()` to see where this warning was generated.
## 
##  Pearson's product-moment correlation
## 
## data:  df$confirmados.Nacional and df$lopezobrador_
## t = -0.85188, df = 104, p-value = 0.3962
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.2697160  0.1092467
## sample estimates:
##         cor 
## -0.08324343

Resultados: Claudia Pavlovich

lm.CPA <- lm(data = df, ClaudiaPavlovic ~ confirmados.Sonora)
summary(lm.CPA)
## 
## Call:
## lm(formula = ClaudiaPavlovic ~ confirmados.Sonora, data = df)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -3.4545 -0.6689  0.0602  0.7737  2.5538 
## 
## Coefficients:
##                      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
## (Intercept)        -5.455e-01  2.413e-01  -2.261   0.0258 *
## confirmados.Sonora -7.046e-05  1.400e-03  -0.050   0.9600  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.2 on 105 degrees of freedom
##   (2 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared:  2.411e-05,  Adjusted R-squared:  -0.009499 
## F-statistic: 0.002532 on 1 and 105 DF,  p-value: 0.96
fig <- plot_ly(data = df, 
               x = ~confirmados.Sonora, 
               y = ~ClaudiaPavlovic,
               marker = list(size = 10,
                             color = 'darkseagreen',
                             line = list(color = 'green',
                                         width = 1)))
fig
## Warning: Ignoring 2 observations
cor.test(df$confirmados.Sonora, df$ClaudiaPavlovic)
## 
##  Pearson's product-moment correlation
## 
## data:  df$confirmados.Sonora and df$ClaudiaPavlovic
## t = -0.050317, df = 105, p-value = 0.96
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.1945874  0.1851206
## sample estimates:
##          cor 
## -0.004910353

Resultados: Célida López

lm.CLC <- lm(data = df, CelidaLopezc ~ confirmados.Hermosillo)
summary(lm.CLC)
## 
## Call:
## lm(formula = CelidaLopezc ~ confirmados.Hermosillo, data = df)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -7.0966 -0.9328  0.1682  1.1502  3.3204 
## 
## Coefficients:
##                         Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)             1.793463   0.422659   4.243 8.35e-05 ***
## confirmados.Hermosillo -0.013937   0.004872  -2.861  0.00593 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.726 on 56 degrees of freedom
##   (51 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared:  0.1275, Adjusted R-squared:  0.1119 
## F-statistic: 8.184 on 1 and 56 DF,  p-value: 0.005929
fig <- plot_ly(data = df, 
               x = ~confirmados.Hermosillo, 
               y = ~CelidaLopezc,
               marker = list(size = 10,
                             color = 'indianred',
                             line = list(color = 'darkred',
                                         width = 1)))
fig
## Warning: Ignoring 51 observations
## 
##  Pearson's product-moment correlation
## 
## data:  df$confirmados.Hermosillo and df$CelidaLopezc
## t = -2.8608, df = 56, p-value = 0.005929
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.5634180 -0.1088311
## sample estimates:
##        cor 
## -0.3570889

Referencias

Datos de COVID19 descargados en:

https://www.gob.mx/salud/documentos/datos-abiertos-152127

Para imputar datos:

https://towardsdatascience.com/how-to-handle-missing-data-8646b18db0d4

Ejemplos de análisis de sentimientos en twitter:

https://rpubs.com/Joaquin_AR/334526

https://rpubs.com/jboscomendoza/analisis_sentimientos_lexico_afinn